## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 1 January 2024, pp: 172-180 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Prediction of Stunting Risk In Families Using Naïve Bayes Classifier and Chi-Square
Prediksi Risiko Stunting pada Keluarga Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Chi-Square
Umairah Rizkya Gurning 1* , Sania Fitri Octavia 2 , Dwi Ratna Andriyani 3 , Nurainun 4 , Inggih Permana 5
1,2,3,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia 1,2,3,4,5 Puzzle Research Data Technology (Predatech), Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 11950320687@students.uin-suska.ac.id, 2 11950321581@students.uin-suska.ac.id,
3 111950324645@students.uin-suska.ac.id, 4 11950125156@students.uin-suska.ac.id,
5 inggihpermana@uin-suska.ac.id
Received Jul 16th 2023; Revised Nov 18th 2023; Accepted Dec 24th 2023 Corresponding Author: Umairah Rizkya Gurning

## Abstract
Stunting  is  something  that  is  dangerous  to  humans  because  it  can  cause  growth  and  development  inhibition  of  other organs  including  the  brain,  heart  and  kidneys.  The  increasing  cases  of  stunting  in  toddlers  requires  an  effort  in  early handling and prevention. There are 17 attributes in the stunting data that must be considered, with so many attributes it is difficult to find the most influential attribute in predicting stunting. In this study, feature selection was applied using Chi  Square  and  the  Naïve  Bayes  Algorithm  was  applied  to  find  the  attributes  that  should  be  prioritized  in  predicting stunting. Prediction results using only Naive Bayes in this study obtained an accuracy value of 94.3%, a recall value of 93.9% and a precision value of 93.93% with a time of 0.07 seconds. Meanwhile, by applying Chi square feature selection in this study, the 5 attributes that most influenced the prediction of stunting were obtained which could increase the speed of model formation of the Naive Bayes Algorithm with a time of 0.01 seconds, but could not increase accuracy, recall and precision. It is hoped that related agencies can pay more attention to and prioritize these 5 attributes as monitoring of stunting predictions in the City of Dumai.
Keyword: Chi Square , Feature Selection, Naive Bayes Classifier, Prediction, Stunting

## Abstrak
Stunting merupakan sesuatu yang berbahaya pada manusia karena dapat menyebabkan terjadinya hambatan pertumbuhan serta  perkembangan  organ  lainnya  termasuk  otak,  jantung  dan  ginjal.  Meningkatnya  kasus  stunting  pada  balita memerlukan  suatu  upaya  dalam  penanganan  dan  pencegahan  secara  dini.  Terdapat  17  atribut  pada  data  stunting  yang harus  diperhatikan,  dengan  banyaknya  atribut  tersebut  menyebabkan  sulitnya  menemukan  atribut  yang  paling berpengaruh  dalam  memprediksi  stunting.  Pada  penelitian  ini  diterapkan  seleksi  fitur  menggunakan  Chi  Square  dan menerapkan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  menemukan  atribut  yang  harus  diprioritaskan  dalam  memprediksi  stunting. Hasil prediksi dengan menggunakan Naive bayes saja pada penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 94,3 %, nilai recall  sebesar  93,9  %  dan  nilai  precision  sebesar  93,93%  dengan  waktu  0,07  detik.  Sedangkan  dengan  menerapkan seleksi fitur Chi square pada penelitian ini diperoleh 5 atribut yang paling berpengaruh terhadap prediksi stunting yang dapat  meningkatkan  kecepatan  pembentukkan  model  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  waktu  0,01  detik,  namun  tidak dapat  meningkatkan  akurasi,  recall  dan  presisi.  Harapannya  instansi  terkait  dapat  lebih  memperhatikan  dan memprioritaskan ke-5 atribut tersebut sebagai pemantauan prediksi stunting di Kota Dumai.
Kata Kunci: Chi Square, Naive Bayes Classifier, Prediksi, Seleksi Fitur, Stunting

## 1. PENDAHULUAN
Stunting adalah gangguan pertumbuhan dan perkembangan pada anak akibat kekurangan gizi kronis dan  infeksi  berulang  yang  ditandai  dengan  tinggi  badan  yang  dibawah  standar  [1].  Stunting  merupakan sesuatu  yang  berbahaya  pada  manusia.  Hal  ini  dikarenakan  stunting  dapat  menyebabkan  fisik  pendek  serta terjadinya  hambatan  pertumbuhan  dan  perkembangan  organ  lainnya  termasuk  otak,  jantung  dan  ginjal  [2]. Oleh  karena  itu  anak  yang  mengalami  stunting  akan  mengalami  penurunan  fungsi  organ,  gangguan psikomotor,  penurunan  Intelligence  Quotient  (IQ),  kemampuan  motorik  dan  neurosensory  .  Selain  itu, stunting dapat memberikan dampak buruk untuk jangka panjang dan jangka pendek. Dampak jangka panjang dari  stunting  adalah  mengurangi  kemampuan  kognitif  dan  prestasi  belajar,  menurunkan  kekebalan  tubuh sehingga  lebih  rentan  sakit,  gangguan  kesehatan  reproduksi,  resiko  tinggi  terhadap  munculnya  penyakit diabetes,  kanker,  stroke,  jantung  dan  pembuluh darah  serta  mengalami  disabilitas  pada  usia  tua,  sedangkan dampak  jangka  pendeknya  adalah  terganggunya  kecerdasan  anak,  pertumbuhan  fisik,  metabolisme  dan pencernaan  yang  tidak  normal  [3].    Pada  Desember  2021  tercatat  angka  prevalensi  stunting  di  Indonesia sebesar 24,4%, angka tersebut masih belum memenuhi standar yang diberikan WHO terhadap target stunting yaitu maksimal 20% [4].
Stunting  dapat  dideteksi  dengan  segera,  misalnya  dengan  pemantauan  status  gizi,  sehingga  dapat dilakukan  peringatan  dini  [5].  Early  warning  sangat  penting  untuk  stunting.  Melalui  early  warning, permasalahan dapat diidentifikasi lebih awal sehingga pengelolaan risiko dapat juga dilakukan lebih awal [6]. Maka,  manfaat  early  warning  stunting  adalah  untuk  mengetahui  munculnya  permasalahan  gizi  yang  dapat dijadikan  early  warning,  agar  dapat  diatasi  dengan  segera  [7].  Salah  satu  contoh  program  stunting  yaitu pemantauan tumbuh kembang anak, berperan penting dalam memastikan anak bebas dari masalah kesehatan dan  status  gizi.  Program  tersebut  dapat  menjadi  early  warning  jika  ada  hambatan  dalam  tumbuh  kembang anak.  Misalnya,  mengukur  tinggi  badan  dapat  digunakan  untuk  melihat  apakah  seorang  anak  mengalami stunting.  Demikian  pula,  timbang  berat  badan  anak  untuk  melihat  apakah  berat  badan  anak  dalam  kisaran normal.  Dalam  hal  ini,  jika  hasil  pengukuran  atau  penimbangan  menunjukkan  gejala  gagal  tumbuh,  tentu dapat segera dilakukan pencegahan [8].
Early  Warning  pada  stunting  sangat  sulit  dilakukan.  Terbatasnya  akan  pengetahuan  masyarakat tentang  kesehatan  serta  informasi  stunting  dapat  menyebabkan  stunting  menjadi  sulit  untuk  terdeteksi dikarenakan  istilah  stunting  masih  terdengar  asing  dikalangan  masyarakat  [9].  Selain  itu  rendahnya kepedulian  masyarakat  dan  pemahaman  masyarakat  akan  pengetahuan  tentang  stunting  seperti  kurangnya kesadaran  masyarakat  dalam  melakukan  pemeriksaan  dapat  menyebabkan  sulitnya  pengontrolan  dan pencegahan  masalah  stunting  [10].  Keterbatasan  akan  sarana  dan  prasarana  termasuk  kualitas  layanan kesehatan  yang  belum  optimal  juga  berpengaruh  dalam  mendeteksi  tumbuh  kembangnya  balita  seperti terbatasnya alat pengukur tinggi badan dan berat badan yang dapat mengakibatkan sulitnya untuk melakukan pemeriksaan  [11].  Faktor  lainnya  yaitu  keterbatasannya  tenaga  kesehatan  yang  menyebabkan  daya  cakup pelayanan  kesehatan  menjadi  belum  optimal  serta  keterbatasan  seorang  pakar  juga  membuat  masyarakat kesulitan dalam mengambil tindakan saat terkena stunting karena kurangnya pengetahuan yang dimiliki [11].
Penelitian ini menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) untuk mengatasi sulitnya early warning stunting.  NBC  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  pada  bidang machine  learning (ML).  Hasil klasifikasi  dari  NBC  bisa  digunakan  sebagai early  warning  stunting .  ML  sendiri  adalah  salah  satu  cabang dalam  kecerdasan  buatan  yang  dapat  bekerja  dengan  data  dalam  jumlah  yang  besar  dan  memungkinkan sistem  untuk  belajar  sendiri  tanpa  harus  diprogram  berulang  kali  [12].    Algoritma  NBC  yaitu  sebuah algoritma  yang  mengimplementasikan  metode  probabilitas  dan  statistik  untuk  memprediksi  peluang  pada masa yang akan datang berdasarkan pengalaman pada masa lalu [13]. Kelebihan dari Algoritma NBC adalah proses  klasifikasi  masih  dapat  dilakukan  meskipun  terdapat  nilai  yang  hilang  pada  suatu  atribut  [14].  Hal inilah yang menjadi alasan Algoritma NBC digunakan pada penelitian ini. Hal ini disebabkan pada data yang digunakan  pada  penelitian  ini  banyak  terdapat  missing  value  pada  atributnya.  Pada  data  tersebut  terdapat sekitar  lebih  dari  50%  record  memiliki  missing  value,  dengan  atribut  yang  memiliki  missing  value  paling banyak  adalah  atribut  ‘ada  anak  7-15  tahun  tidak  sekolah’.  Algoritma  NBC  juga  telah  digunakan  pada berbagai peneltian tentang penyakit, seperti: penyakit ginjal kronik [15], penyakit kulit [16], penyakit stroke [17] dan penyakit asma [18].
Permasalahan  “Curse  Of  Dimensionality”  atau  banyaknya  dimensi  data  dapat  mengurangi  akurasi terhadap  deteksi  awal  penyakit  stunting.  Untuk  melakukan  deteksi  awal  stunting  BKKBN  memiliki  17 indikator  sebagai  dasar  dari  prediksi  deteksi  awal  stunting.  Akurasi  algoritma  dapat  mengalami  penurunan yang  diakibatkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  banyaknya  atribut,  atribut  yang  redundant  dan  kurang relevannya atribut yang ada  [19] [20]. Selain itu banyaknya atribut atau dimensi pada algoritma juga dapat menurunkan kinerja suatu algoritma karena dari banyaknya fitur tersebut mempengaruhi algoritma baik dari segi  waktu  maupun  proses  pengenalan  pola  datanya,  namun  penghapusan  fitur  secara  acak  dapat menyebabkan kehilangan informasi pada data [21]. Sehingga Curse of dimensionality ini dapat menyebabkan kompleksitas  pemrosesan  data  dari  segi  ruang  dan  waktu  [22].  Banyaknya  dimensi  data  membutuhkan
peningkatan  kinerja  algoritma  pada  pengolahan  data  dan  sebuah  metode  yang  dapat  menghitung  tingkat dependensi fitur terhadap suatu kelas sehingga algoritma yang diterapkan dapat berjalan secara optimal [22]
Penelitian ini menggunakan Chi-Square sebagai reduksi dimensi untuk mengatasi permasalahan curse of dimensionality. Menurut [23], [24], dan [25] reduksi dimensi data dapat meningkatkan akurasi algoritma NBC.  Salah satu metode reduksi dimensi adalah metode seleksi fitur. Seleksi fitur adalah proses pemilihan subset  variabel  input  yang  relevan  dari  dataset  besar  yang  akan  digunakan  untuk  membangun  model  [24]. Pemilihan  fitur  bertujuan  untuk  mengurangi  fitur  yang  tidak  relevan  dan  berlebihan,  membutuhkan  lebih sedikit  waktu  untuk  melatih  model,  dan  dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  pengklasifikasi  yang dihasilkan [26]. Metode seleksi fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah Chi-Square. Penerapan model chi-square  adalah  untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  dari  terlalu  banyak  atribut  dan  untuk  mengurangi penyertaan  atribut-atribut  tersebut  dalam  variabel  klasifikasi  penyakit.  Selanjutnya,  langkah  pengurangan merupakan  langkah  penting  dalam  pengenalan  pola  untuk  mengklasifikasikan  fitur  diagnostik  pada  atribut [27]. Pada penelitian [28] dan [29] NBC yang menggunakan Chi-Square memiliki akurasi yang lebih tinggi dari NBC yang tanpa menggunakan Chi-Square.
Penelitian ini terdiri dari empat sub bab, yaitu pendahuluan, data dan metode, hasil dan pembahasan, serta  kesimpulan.  Pada  sub  bab  pendahuluan  menjelaskan  mengenai  latar  belakang  dari  penelitian  dengan judul:  “Prediksi  Risiko  Stunting  Pada  Keluarga  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Chi-Square”. Selain itu juga dijelaskan secara singkat mengenai metode yang akan digunakan.  Sub bab data dan metode menjelaskan  mengenai  data  yang  akan  digunakan  beserta  metodenya,  yaitu  menggunakan  algoritma  NBC dengan  seleksi  fitur  chi-square  hingga  pengukuran  performa  yang  akan  dilakukan.  Sub  bab  hasil  dan pembahasan  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dengan  data  dan  metode sebelumnya.  Dan  sub  bab  kesimpulan  menjelaskan  mengenai  kesimpulan  akhir  yang  didapatkan  dari penelitian yang dilakukan.

## 2. DATA DAN METODE

## 2.1 Data
Data  stunting  besrumber  dari  Dinas  Pengendalian  Penduduk  dan  Keluarga  Brenecana  Kota  Dumai Provinsi  Riau.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  stunting  pada  10  kelurahan  Kota  Dumai,  yaitu Kelurahan Bagan Besar, Kelurahan Bagan Keladi, Kelurahan Basilan Baru, Kelurahan Guntung, Kelurahan Jaya Mukti, Kelurahan Kayu Kapur, Kelurahan Purnama, Kelurahan STDI, dan Kelurahan Teluk Binjai.
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data stunting pada Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga  Berencana  Kota  Dumai  Provinsi  Riau  dengan  jumlah  18  atribut  dan  5000  record  data.  Dimana, atribut  yang  digunakan  yaitu  (A1)  Baduta  (0-23  bulan),  (A2)  Balita  (24-59  bulan),  (A3)  PUS,  (A4)  PUS Hamil,  (A5)  Anak  7-15  tahun  tidak  sekolah,  (A6)  Tidak  ada  anggota  keluarga  multi  sumber  penghasilan, (A7)  Jenis  lantai  tanah,  (A8)  Tidak  setiap  anggota  keluarga  makan  makanan  beragam,  (A9)  Keluarga  Pra sejahtera  keluarga,  (A10)  Keluarga  tidak  mempunyai  air  minum  utama,  (A11)  Keluarga  tidak  mempunyai jamban  yang  layak,  (A12)  Keluarga  tidak  mempunyai  rumah  layak  huni,  (A13)  Pendidikan  terakhir  ibu dibawah  SLTP,  (A14)  Terlalu  muda  (Umur  istri  <  20  tahun),  (A15)  Terlalu  tua  (Umur  istri  >  75  tahun), (A16) Terlalu dekat (<2 tahun), (A17) Terlalu banyak (3 anak) dan atribut terakhir yaitu sebagai class dengan atribut (A18) Kategori keluarga berpotensi resiko stunting.
Tabel 1. Atribut Data Stunting No Item Kode Penjelasan Jumlah Data Value (X) Value (V) Value (-) Missing Value 1. Baduta A1 Bawah Dua Tahun (0- 23 bulan) 5021 4270 750 0 1 2. Balita A2 Bawah Lima Tahun (24-59 bulan) 5021 3471 1549 0 1 3. PUS A3 Pasangan Usia Subur 5021 100 4921 0 0 4. PUS Hamil A4 Pasangan Usia Subur Hamil 5021 4785 236 0 0 5. Anak 7-15 Tahun A5 Ada Anak 7-15 Tahun Tidak Sekolah 5021 142 221 4657 1 6. Sumber Penghasilan A6 Tidak Ada Anggota Keluarga Memiliki Kebutuhan Pokok Untuk Memenuhi Kebutuhan Pokok Per Bulan 5021 4954 67 0 0 7. Jenis Lantai Tanah A7 Jenis Lantai Rumah Tanah, Semen, atau Keramik 5021 4977 44 0 0
No Item Kode Penjelasan Jumlah Data Value (X) Value (V) Value (-) Missing Value 8. Jenis Makanan A8 Tidak Setiap Anggota Keluarga Makan “Makanan Beragam” Paling Sedikit 2 Kali Sehari 5021 4993 28 0 0 9. Keluarga Pra Sejahtera A9 Keluarga Yang Tidak Mampu Memenuhi Kebutuhan Dasar nya,Seperti Kebutuhan Pendidikan, Agama, Sandang, Pangan, dan Kesehatan. 5021 4714 307 0 0 10. Sumber Air Minum A10 Keluarga Yang Tidak Mempunyai Sumber Air Minum Utama Yang Layak 5021 4915 106 0 0 11. Jenis Jamban A11 Keluarga Yang Tidak Mempunyai Kamar Mandi Yang Layak 5021 4662 359 0 0 12. Jenis Rumah A12 Keluarga Tidak Mempunyai Rumah Layak Huni 5021 4067 954 0 0 13. Pendidikan Ibu A13 Pendidikan Terakhir Ibu Dibawah SLTP 5021 3766 1246 0 0 14. Terlalu Muda (<20 Tahun) A14 Umur Istri Kurang Dari 20 Tahun 5021 4816 130 74 1 15. Terlalu Tua (>35 Tahun) A15 Umur Istri Lebih Dari 35 Tahun 5021 2047 2490 119 2 16. Terlalu Dekat (< 2 Tahun) A16 Umur Anak Jaraknya Hanya 2 Tahun 5021 3205 252 1558 6 17. Terlalu Banyak (3 Anak) A17 Memiliki Anak Yang Terlalu Banyak 5021 2956 1964 86 2

## 2.2 Metode
Langkah-langkah penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2.2.1 Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier merupakan  metode  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  untuk menghitung beberapa kemungkinan dari suatu dataset dengan dijumlahkannya frekuensi dan kombinasi nilai [30]. Arti lain dari Naive Bayes yang dikemukakan oleh Thomas Bayes yaitu metode klasifikasi berdasarkan probabilitas statistik yang memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dari masa yang lalu [31]. Teorema Bayes memiliki bentuk umum pada persamaan 1 [32] :
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana:
X
= Data class yang belum diketahui
H = Hipotesis Data P(H|X)   = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X P(H)    = Probabilitas hipotesis H P(X|H)  = Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H P(X)    = Probabilitas X
2.2.2 Chi - Square
Chi-Square merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  bidang  statistika  [33].  Uji Chi- square merupakan jenis uji perbandingan non parametris yang paling umum dilakukan dengan menggunakan dua variabel, dengan variabel kedua memiliki skala data nominal. Jika hanya ada satu variabel dengan skala nominal  dari  dua  variabel,maka  analisis Chi-square dilakukan,  menekankan  bahwa  metode  ini  perlu
digunakan  pada  derajat  yang  tidak  seimbang  [34].  Berikut  rumus  dari Chi-Square pada  persamaan  2 adalah[35]:
𝑥 2 =   ∑ (𝑂𝑖−𝐸𝑖) 2 𝐸𝑖 𝑛 𝑖=0 (2)
Dimana:
χ 2 = distribusi Chi Square Oi = frekuensi observasi pengamatan ke-i
Ei = frekuensi harapan pengamatan ke-i
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2.3 K-fold Cross Validation
K-Fold Cross Validation adalah jenis validasi paling umum yang digunakan untuk mengukur efisiensi metode  algoritma  dengan  menyimpan  data  sampel  dan  menganalisis  data  dalam  peningkatan K-fold  Cross Validation .  Pada penelitian  ini  dilakukan dengan  percobaan  K=10. Oleh  karena  itu,  satu-satunya  kelompok K-fold  Cross  Validation yang  bersangkutan  akan  ditetapkan  sebagai  data  uji,  sedangkan  sisa  kelompok lainnya akan ditetapkan sebagai data latih [36].

## 2.3 Pengukuran Performa

## 2.3.1 Akurasi
Menurut  Kabir  dan  Hasan  pada  penelitian  [37],  Akurasi  adalah  suatu  metode  yang  dapat  dilakukan untuk menguji atau mengukur performa dengan melihat tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai yang  sebenarnya.  Akurasi  hasil  prediksi  didapatkan  dari  hasil  analisis  yang  berupa  jumlah  data  yang  dapat diklasifikasikan secara benar. Adapun persamaan akurasi sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑁 × 100% (3)

## 2.3.2 Recall
Menurut  Kabir  dan  Hasan  pada  penelitian  [37],  Recall  adalah  suatu  metode  yang  dapat  dilakukan untuk menguji atau mengukur performa dengan melihat perbandingan antara jumlah informasi relevan yang sistem  dapatkan  dengan  jumlah  seluruh  informasi  relevan  yang  ada  pada  koleksi  informasi  (baik  yang terambil maupun tidak terambil oleh sistem). Adapun persamaan recall sebagai berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)

## 2.3.3 Precision
Menurut Kabir dan Hasan pada penelitian [37], Precision atau presisi adalah suatu metode yang dapat dilakukan  untuk  menguji  atau  mengukur  performa  dengan  melihat  perbandingan  antara  jumlah  informasi relevan yang sistem dapatkan dengan jumlah seluruh informasi yang terambil pada sistem baik yang relevan maupun tidak. Adapun persamaan presisi sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)

## 2.4 Tools
Pada penelitian ini menggunakan tools yang digunakan yaitu Weka. Weka adalah aplikasi data mining open source berbasis Java. Weka terdiri dari kumpulan algoritme pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk menggeneralisasi atau membuat rumus dari sampel data [38].

## 2.5 Hasil Seleksi Fitur
Hasil  seleksi  fitur  menggunakan  chi-square  didapatkan  yaitu  (A9)  Keluarga  Pra  sejahtera  keluarga, (A12)  Keluarga  tidak  mempunyai  rumah  layak  huni,  (A13)  Pendidikan  terakhir  ibu  dibawah  SLTP,  (A15) Terlalu tua (Umur istri > 75 tahun), dan (A17) Terlalu banyak (3 anak).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Seleksi Fitur
Hasil  seleksi  fitur  menggunakan  chi-square  didapatkan  yaitu  (A9)  Keluarga  Pra  sejahtera  keluarga, (A12)  Keluarga  tidak  mempunyai  rumah  layak  huni,  (A13)  Pendidikan  terakhir  ibu  dibawah  SLTP,  (A15) Terlalu tua (Umur istri > 75 tahun), dan (A17) Terlalu banyak (3 anak).

## 3.2 Klasifikasi Menggunakan NBC
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dari  seleksi  fitur  menggunakan  Chi-square,  data  dibagi menggunakan K-fold  Cross  Validation untuk  membagi  data  latih  dan  data  uji.  Sehingga  didapatkan  hasil precision,  recall  dan  akurasi  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  serta  waktu  pembentukan  model  algoritma NBC dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 2. Perfoma Hasil Pengujian Naïve Bayes
Berdasarkan  gambar  2  dan  gambar  3  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  akurasi  yang  diperoleh  pada kedua  percobaan  yang  dilakuakan  adalah  93,9  dengan  nilai  akurasi  tanpa  seleksi  fitur  lebih  tinggi  0,8% daripada percobaan dengan seleksi fitur chi-square. Tidak hanya nilai akurasi, nilai recall dan precision pada percobaan tanpa seleksi fitur juga lebih baik daripada dengan seleksi fitur dengan selisih 1,3 untuk recall dan 1,32 untuk nilai precision. Sehingga dapat diketahui bahwa penerapan seleksi fitur chi-square pada algoritma NBC untuk prediksi stunting di Kota Dumai tidak meningkatkan nilai akurasi, namun penerapan seleksi fitur dapat  mempersingkat  waktu  pengolahan  data  pembentukan  model  NBC  pada  aplikasi  Weka  dengan  14
94,3 93,9 93,93 93,5 92,6 92,61 91,5 92 92,5 93 93,5 94 94,5 Akurasi Recall Precision Performa Hasil Pengujian Naive Bayes Tanpa Seleksi Fitur
Dengan Chi-Square
atribut dan 5 atribut mengalami penurunan waktu 0,06 detik. Pembentukan model dengan seleksei fitur chi- square lebih cepat daripada tanpa seksi fitur.  Dan dari penelitian ini dapat diketahui bahwa algoritma NBC dapat mengklasifikasikan data dengan baik meskipun data tersebut bersifat inbalance, dapat dilihat pada tabel 1 nilai pada falue V lebih banyak daripada value lainnya.
Gambar 3. Times Pembentukan Model Algoritma

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkah hasil dan analisis yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa penerapan seleksi fitur Chi- Square pada predisi stunting dapat meingkatkan kecepatan pembentukan model algoritma NBC namum tidak dapat meningkatkan nilai akurasi, recall dan presisi. Sehingga diperoleh nilai akurasi terbaik 94,3, recall 93,9 dan  nilai  precision  93,93  pada  pengolahan  data  tanpa  seleksi  fitur.  Seleksi  fitur  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menyeleksi  14  atribut  menjadi  5  atribut  yaitu  (A9)  Keluarga  Pra  sejahtera  keluarga,  (A12) Keluarga tidak mempunyai rumah layak huni, (A13) Pendidikan terakhir ibu dibawah SLTP, (A15) Terlalu tua (Umur istri > 75 tahun),  dan (A17) Terlalu banyak (3 anak). Dengan demikian diperoleh 5 atribut yang paling  berpengaruh  terhadap  prediksi  stunting,  harapannya  instansi  terkait  dapat  lebih  memperhatikan  dan memprioritaskan ke-5 atribut tersebut sebagai pemantauan prediksi stunting di Kota Dumai.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) serta Dinas  Pengendalian  Penduduk  dan  Keluarga  Berencana  (DPPKB)  yang  telah  memberikan  data  untuk penelitian  ini.  Terimakasih  juga  kepada  Organisasi  Puzzle  Research  Data  Technology  (Predatech)  yang selalu  memberikan  dukungan,  menjadi  wadah  pembelajaran  dan  memberikan  motivasi  dalam  penyelesaian penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Bimrew Sendekie Belay, “No Title ”,םיניעה דגנל תמאבש המ תא תוארל השק יכה
ץראה , vol. 2, no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[2] D.  G.  Shauma,  Udzu  Nabila  &  Purbaningrum,  “Implementasi  Kebijakan  Percepatan  Pencegahan Stunting,” J. Kebijak. Publik , vol. 13, no. 2, pp. 97–104, 2022.
[3] R. A. Saputri and J. Tumangger, “Hulu-Hilir Penanggulangan Stunting Di Indonesia,” J. Polit. Issues , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2019, doi: 10.33019/jpi.v1i1.2.
[4] A.  D.  N.  Yadika,  K.  N.  Berawi,  and  S.  H.  Nasution,  “Pengaruh  stunting  terhadap  perkembangan kognitif dan prestasi belajar,” J. Major. , vol. 8, no. 2, pp. 273–282, 2019.
[5] E. M. Sari, M. Juffrie, N. Nurani, and M. N. Sitaresmi, “296266261,” vol. 12, no. 4, 2016.
[6] W. I. Susanti, A. P. Widodo, and S. A. Nugraheni, “Pengembangan Sistem Informasi Pencatatan dan Pelaporan  Status  Gizi  Balita  Stunting  di  Kelurahan  Gajah  Mungkur,” J.  Manaj.  Kesehat.  Indones. , vol. 7, no. 1, pp. 67–74, 2019, doi: 10.14710/jmki.7.1.2019.67-74.
[7] W.  Ghylfh et  al. ,  “$  FFHOHUDWLQJ  LQIRUPDWLRQ  RI  WVXQDPL  GLVDVWHU  XVLQJ HDUO \ ZDUQLQJ V \ VWHP (: 6 ’ HYLFHV VPDUW VROXWLRQ IRU FRPPXQLFDWLRQ QDYLJDWLRQ DQG VXUYHLOODQFH GXH WR WLGDO VHD,” vol. 07008, 2021.
[8] P.  Priyono,  “Strategi  Percepatan  Penurunan  Stunting  Perdesaan  (Studi  Kasus  Pendampingan  Aksi Cegah  Stunting  di  Desa  Banyumundu,  Kabupaten  Pandeglang),” J.  Good  Gov. ,  vol.  16,  no.  2,  pp. 149–174, 2020, doi: 10.32834/gg.v16i2.198.
[9] A.  Z.  Rahmadhani,  “Literature  Review  Pengalaman  Ibu  dengan  Anak  Stunting,” Repos.  UNISA
0,07
0,01 0 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 0,08 Waktu Pembentukan Model Times Pembentukan Model Tanpa Seleksi Fitur
Dengan Seleksi Fitur Chi-Square
Yogyakarta , 2020.
[10] N. Mellinia, H. Kurniawan, and A. Bhagaswanda, “Upaya peningkatan kunjungan posyandu di dusun serai serumpun desa sumber agung,” vol. 1, 2022.
[11] K.  Isni  and  S.  M.  Dinni,  “Pelatihan  Pengukuran  Status  Gizi  Balita  Sebagai  Upaya  Pencegahan Stunting  Sejak  Dini  Pada  Ibu  Di  Dusun  Randugunting,  Sleman,  Diy,” Panrita  Abdi  -  J.  Pengabdi. pada Masy. , vol. 4, no. 1, p. 60, 2020, doi: 10.20956/pa.v4i1.7299.
[12] A.  Rozaq,  Y.  Yunitasari,  K.  Sussolaikah,  E.  R.  N.  Sari,  and  R.  I.  Syahputra,  “Analisis  Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K- Nearest Neighboars Dan Decision Tree,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 746, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3554.
[13] D.  Iskandar  and  Y.  K.  Suprapto,  “Perbandingan  akurasi  klasifikasi  tingkat  kemiskinan  antara algoritma C4 . 5 dan Naïve Bayes Clasifier,” JAVA J. Electr. Electron. Eng. , vol. 11, no. 1, pp. 14–17, 2013.
[14] J.  Sihombing,  “Klasifikasi  Data  Antroprometri  Individu  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier,” BIOS    J.  Teknol.  Inf.  dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2021,  doi: 10.37148/bios.v2i1.15.
[15] Q.  A’yuniyah et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  untuk  Klasifikasi Penyakit  Ginjal  Kronik,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  72,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4781.
[16] I.  S.  Hafsah  and  P.  N.  Andono,  “Deteksi  Otomatis  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” J. Kesehat. , no. 5, pp. 1–6, 2015.
[17] I. saifudin Subaeri, Triawan A. C, “Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Wanita Menggunakan Metode Naive  Bayes,” Rec.  Manag.  J. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  1–15,  2017,  [Online].  Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.88.5042&rep=rep1&type=pdf%0Ahttps://w ww.ideals.illinois.edu/handle/2142/73673%0Ahttp://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0- 33646678859&partnerID=40&md5=3ee39b50a5df02627b70c1bdac4a60ba%0Ahtt
[18] S.  Wiwit,  “Metadata,  citation  and  similar  papers  at  core.ac.uk  4,” Донну ,  vol.  5,  no.  December,  pp. 118–138, 2015.
[19] Yunitasari,  H.  S.  Hopipah,  and  R.  Mayasari,  “Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive  Bayes,” Technomedia J. , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1531.
[20] R.  D.  Widyantara,  S.  Zulaikah,  F.  B.  Juangsa,  B.  A.  Budiman,  and  M.  Aziz,  “Review  on  Battery Packing Design Strategies for Superior Thermal Management in Electric Vehicles,” 2022.
[21] N. Indah, S. Mania, and N. Nursalam, “Peningkatan Kemampuan Literasi Matematika Siswa Melalui Penerapan  Model  Pembelajaran  Problem  Based  Learning  Di  Kelas  Vii  Smp  Negeri  5  Pallangga Kabupaten Gowa,” MaPan , vol. 4, no. 2, pp. 200–210, 2016, doi: 10.24252/mapan.2016v4n2a4.
[22] K. Abend, “How Convolutional Neural Networks Defy the Curse of Dimensionality: Deep Learning Explained,” 2022, doi: 10.36227/techrxiv.18316439.v1.
[23] O. Saini and S. Sharma, “A Review on Dimension Reduction Techniques in Data Mining,” Comput. Eng. Intell. Syst. , vol. 9, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[24] R.  Aziz,  C.  K.  Verma,  and  N.  Srivastava,  “Dimension  reduction  methods  for  microarray  data:  a review,” AIMS Bioeng. , vol. 4, no. 1, pp. 179–197, 2017, doi: 10.3934/bioeng.2017.1.179.
[25] G. Chao, Y. Luo, and W. Ding, “Recent Advances in Supervised Dimension Reduction: A Survey,” Mach. Learn. Knowl. Extr. , vol. 1, no. 1, pp. 341–358, 2019, doi: 10.3390/make1010020.
[26] G.  Kicska  and  A.  Kiss,  “Comparing  swarm  intelligence  algorithms  for  dimension  reduction  in machine learning,” Big Data Cogn. Comput. , vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.3390/bdcc5030036.
[27] V. Novalia et al. , “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Application of Artificial Intelligence Chi-Square Model and Classification Of KNN in Heart Disease Detection,” vol. 6, no. July, pp. 180–188, 2022.
[28] E. Karyadiputra, E. Noersasongko, and A. Marjuni, “Klasifikasi Status Kesejahteraan Rumah Tangga Keluarga Binaan Sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Seleksi Atribut Chi Squared,” Cyberku J. , vol. 12, no. 2, pp. 116–122, 2016, [Online]. Available: http://research.pps.dinus.ac.id/index.php/Cyberku/article/view/13
[29] W. Febriasto, Rizki, Satyaning, “Prediksi Kuat Tekan Semen Untuk Produk Feature Selection,” Sains Dan Seni , vol. 8, no. 2, 2019.
[30] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, p. 427, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[31] S.  Surohman,  S.  Aji,  R.  Rousyati,  and  F.  F.  Wati,  “Analisa  Sentimen  Terhadap  Review  Fintech Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbor,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. ,
vol. 8, no. 1, pp. 93–105, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7535.
[32] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[33] J.  Reynaldo,  P.  P.  Adikara,  and  R.  C.  Wihandika,  “Analisis  Sentimen  Mengenai  Produk  Toyota Avanza  Menggunakan  Metode  Learning  Vector  Quantization  Versi  3  (LVQ  3)  dengan Seleksi  Fitur Chi Square, Lexicon …,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 4, no. 3, pp. 830–839, 2020.
[34] H.  Mardiansyah,  R.  Widia  Sembiring,  and  S.  Efendi,  “Handling  Problems  of  Credit  Data  for Imbalanced  Classes  using  SMOTEXGBoost,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1830,  no.  1,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1830/1/012011.
[35] R.  Palupi  and  S.  M.  S.  Winarsih,  “Pengaruh  Disiplin  Ilmu  Terhadap  Kecenderungan  Mahasiswa Dalam Mengakses Informasi Melalui Media Sosial Menggunakan Metode Chi Square,” vol. 9, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[36] F.  Tangguh  Admojo,  “Indonesian  Journal  of  Data  and  Science  Klasifikasi  Aroma  Alkohol Menggunakan Metode KNN,” vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020.
[37] G. Balita, S.  Dengan, and P. K. Cross, “Aplikasi naïve bayes classifier (nbc) pada klasifikasi status gizi  balita  stunting  dengan  pengujian  k-fold  cross  validation,” J.  Gaussian ,  vol.  11,  pp.  130–139, 2022.
[38] M. Bakri, “Penerapan Data Mining untuk Clustering Kualitas Batu Bara dalam Proses Pembakaran di PLTU  Sebalang  Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Teknoinfo ,  vol.  11,  no.  1,  p.  6,  2017,  doi: 10.33365/jti.v11i1.3.